专栏名称: 阿里开发者

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轻松搞定，数据开发与分析也能如此简单方便！

阿里开发者 · 公众号 · 科技公司 · 2025-01-24 08:30

正文

一、引言

DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台，深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务，为数据仓库、数据湖、OpenLake湖仓一体、Data+AI解决方案提供全链路智能化的数据集成、大数据AI一体化开发、数据分析与主动式数据资产治理服务，帮助企业进行Data+AI全生命周期数据管理。

本次DataWorks智能交互式数据开发与分析实验中，将使用数据开发Data Studio中的Notebook开发环境，创建一个独享的个人开发环境实例，并在该实例上，连接并使用MaxCompute等计算资源进行SQL数据开发，也可以连接并使用本地的Python环境进行数据开发与分析。同时在此过程中，可使用DataWorks 智能助手Copilot，体验智能的数据开发与分析体验。

本次实验将带您进行DataWorks Notebook的快速入门，包含：Notebook新建、多引擎SQL开发与分析、Python开发、交互式分析等。同时，使用DataWorks Copilot体验智能数据开发，体验智能交互式数据探索之旅。

二、操作教程

产品开通

1.请先确保具有DataWork产品，若无该产品可前往官网按需购买开通；按需选择地域：华东1（上海）。

2.进入DataWorks产品控制台，选择大数据体验下的DataWorks Gallery，点击Notebook快速入门的载入案例。

（https://dataworks.console.aliyun.com）

【操作注意】进入控制台后需要选择刚刚创建资源的对应地域

创建个人开发环境

1.在 载入案例弹出框 内，点击创建工作空间（若在DataWorks下无工作空间），并填写工作空间名称。若之前没有创建过资源组，则按照指引新建资源组，并绑定到刚刚创建的工作空间上。

2.创建个人开发环境实例，给实例命名，并选择资源组，设定资源配合，最小2CU即可满足实验要求。待个人开发状态显示为运行中。

3.工作空间和个人开发环境实例创建完后，点击确定后进入个人开发空间。并新建Notebook。

应用体验

（一）以MaxCompute为例进行交互式开发

1.点击

，在弹出的SQL Cell中选择您想运行的大数据引擎

2. 点击 SQL Cell的请选择计算资源，在弹出框下选择要绑定的计算资源，若您在MaxCompute下无资源，则需点击“+绑定计算资源”

3.选择资源类型 MaxCompute，并点击绑定计算资源

4.新建MaxCompute项目后进行绑定

5.输入以下SQL命令

SELECT 'James' AS name, '25' AS age, 'Hangzhou' AS city;

6.再次点击执行SQL，可得到执行结果

7. （可选）同样，在Notebook中，支持新增各种SQL Cell，面向多样化大数据引擎进行数据开发与分析。您可以选择其他大数据引擎进行开发分析，以下是SQL示例。

说明：如果您选择其他大数据引擎进行开发分析，可能导致费用发生变化，请以控制台显示的实际价格和最终账单为准。

a. Hologres SQL Cell

SELECT 'James' AS name, '25' AS age, 'Hangzhou' AS city;

b. EMR Spark SQL Cell

SELECT 'James' AS name, '25' AS age, 'Hangzhou' AS city;

c. StarRocks SQL Cell

SELECT 'James' AS name, '25' AS age, 'Hangzhou' AS city;

d. 以上输入的输出结果均为

e. Flink SQL Cell

-- @conf name = flink_vvp_job_quick_start-- @conf engineVersion=vvr-8.0.8-flink-1.17-- @conf flinkConf."execution.checkpointing.interval"=10second-- @conf flinkConf."taskmanager.numberOfTaskSlots"=4-- @conf flinkConf."table.exec.state.ttl"=1hour-- @conf flinkConf."execution.checkpointing.min-pause"=10second-- @conf streamingResourceSetting.resourceSettingMode=BASIC-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.parallelism=4-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.taskmanagerResourceSettingSpec.memory=4GiB-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.taskmanagerResourceSettingSpec.cpu=1-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.jobmanagerResourceSettingSpec.memory=4GiB-- @conf streamingResourceSetting.basicResourceSetting.jobmanagerResourceSettingSpec.cpu=1--创建临时源表datagen_source。CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source(  randstr VARCHAR) WITH (  'connector' = 'datagen' -- datagen连接器);--创建临时结果表print_table。CREATE TEMPORARY TABLE print_table(  randstr  VARCHAR) WITH (  'connector' = 'print',   -- print连接器  'logger' = 'true'        -- 控制台显示计算结果);--将randstr字段截取后打印出来。INSERT INTO print_tableSELECT SUBSTRING(randstr,0,8) from datagen_source;

输出结果

（二）使用Python进行数据分析

1. 在Notebook中，能够新增Python Cell，编写Python代码进行数据处理和开发等

在Python Cell中输入示例代码

import matplotlib.pyplot as plt# 数据准备categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']values = [23, 45, 17, 56]# 创建柱状图plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图形大小plt.bar(categories, values, color=['blue', 'green', 'red', 'purple'])  # 绘制柱状图，可自定义颜色# 添加标题和轴标签plt.title('Sample Bar Chart')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')# 显示数值for i in range(len(values)):    plt.text(i, values[i], str(values[i]), ha='center', va='bottom')  # 在每个柱子下方显示数值




    
# 显示图形plt.show()

运行后即可获得示例柱状图：

2. 交互式分析

在Notebook中，您可以使用Python封装ipywidgets交互组件，并在SQL中引用该交互组件的变量，以实现灵活的交互式查询。

a. 在Python Cell中输入以下内容,使用Python构建ipywidgest交互组件

from ipywidgets import interactive,IntSliderquery_age = 20def f(age):    global query_age    query_age = ageinteractive(f, age=IntSlider(value=20, min=1, max=100, step=1, description='查询年龄:'))

可得到下面的输出结果

b. 使用SQL引用交互组件中对象进行查询

SELECT '${query_age}' AS age;

（三）体验智能助手Copilot

DataWorks Copilot⽀持根据⾃然语⾔对已有代码进⾏纠错、注释⽣成及代码解释等操作。同时，还⽀持为您解答SQL相关的语法及函数问题。

1.SQL改写

在代码编辑器中，输⼊并选中下面的代码，单击顶部菜单栏右侧的Copilot

，进⼊Copilot Chat功能界⾯，在Chat输⼊框中，输⼊您的改写要求，单击发送，等待Copilot返回结果。

预设代码：

SELECT ds,spu_id,SUM(sales_amt) AS total_sales,COUNT(DISTINCT order_id) AS total_orders,COUNT(DISTINCT sku_id) AS total_skus,COUNT(DISTINCT buyer_id) AS total_buyers,COUNT(DISTINCT buyer_id) / COUNT(DISTINCT order_id) AS avg_buyers_per_order,COUNT(DISTINCT buyer_id) / COUNT(DISTINCT sku_id) AS avg_buyers_per_sku,SUM(sales_amt) / COUNT(DISTINCT order_id) AS avg_sales_per_order,SUM(sales_amt) / COUNT(DISTINCT sku_id) AS avg_sales_per_skuFROM default.dwd_ec_trd_create_ord_diWHERE order_date BETWEEN '2024-09-01' AND '2024-09-18'GROUP BY ds,spu_idORDER BY total_sales DESCLIMIT 10;

预设指令：

修改SQL，将其结果从列转置为行，使用unpivot

轻松搞定，数据开发与分析也能如此简单方便！

正文

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